YOLO是「You only look once」的簡稱，顧名思義是訓練一個網路模型，電腦只要看一眼，就能判斷照片或影像裡的物件類別與位置，大大提升辨識速度，2015年推出第一代版本「YOLOv1」，目前則進入第四代版本「YOLOv4」，是一種利用人工智慧執行即時物件偵測的技術，能偵測物件、追蹤及判斷，可應用於交通車流計算、自駕車研發。
全球最快最準物件偵測 桃園、新竹市府合作開發智慧車流
而「YOLOv4」正是由中研院資訊科學研究所特聘研究員廖弘源、博士後研究員王建堯，與俄羅斯開發者博科夫斯基，歷經5個多月共同研發出來，王建堯說，這是世界上最快最準的物件偵測演算法，平均正確率達43.5%，比上一代（YOLOv3）提高10%，應用在交通車流分析的正確率更可以達到90%以上。
王建堯說，過去人工智慧用在即時物件偵測技術，需偵測完後上傳到雲端辨識，再回傳資料，既耗時又耗電，團隊從去年起開始改良，改善網路識別物件回傳機制，優化傳輸路徑並減少演算法計算量，只要一般的圖形處理器（GPU）就能實現運算，在複雜環境、不降速的情況下，成功將辨識準確率提高到43.5%，較第三代技術增加10個百分點，而且資料免上雲端，可在機器上就可即時辨識車輛，也較傳統雲端演算節省約90%的耗電量。
YOLOv4已在網路上公開原始碼，任何人都可免費使用，也因為具有最快、最準的物件偵測演算法，包括桃園市、新竹市政府，已和廠商合作開發智慧車流系統，即時辨識車流量、路徑方向等數字，其中桃園市政府與義碩智能公司合作案，7月份已經正式進行測試，等於利用AI來控制交通號誌，屆時可透過即時影像辨識，依照車流量調整紅綠燈號變換、秒數等。
王建堯說，過去根據軟體進行模擬，利用AI系統控制交通號誌，尖峰時刻的車流量可以提升2至3成，代表可減少2到3成的車輛疏散時間，目前在桃園大園交流道下來的5個路口裝設5個魚眼鏡頭，總長度約1公里，希望讓機器學習自動控制號誌，從7月1起開始測試。
桃園中正東路5路口測試 AI系統控制交通號誌
合作的義碩智能研發處副處長胡中平則表示，AI系統控制交通號誌正在測試中，該系統會偵測車流狀況給演算法，判斷現在號誌是否合理，再決定延長或縮短相關號誌時間，7月份測試是利用交通離峰時間，包括在清晨3至6時、11時至14時，預計8月在交通尖峰時間進行測試，正式上路時間決定權在桃園市政府。
桃園市交通局在大園區國道2號下匝道的中正東路段共5處路口（國道2號東匝、橫湳路口、平安路口、民安路口及民生南路口）執行AI智慧號誌控制計畫，該路段鄰近桃園國際機場與大園工業區，全日大型車、機車等混合車流量大且設有時段性調撥車道，為重要交通樞紐。
桃園市交通局運輸資訊中心主任李慶憲說，7月主要測試設備與系統的穩定度，畢竟是剛從模擬測試進入實際道路測試，尚無實際測試數據可以提供，可能要等到8月測試完才有相關數據。
他表示，目標是9月上路，仍要觀察實際測試結果而定，需讓交通達到安全順暢才會上路，畢竟這是全國第一個採用AI控制交通燈號的個案，若因系統不穩定導致民眾對此有疑慮反而不好，會以用路人安全為優先。
北市文林北路也在試辦 AI影像偵測增綠燈秒數
至於台北市則在去年就已開始試辦AI系統控制交通號誌，北市交工處總工程司劉嘉祐表示，透過AI影像偵測判斷車流及調整紅綠燈號誌是未來趨勢，國內很多團隊都在進行嘗試，去年北市就已在文林北路75巷辦理AI影像偵測，若巷弄有行人或車時才開啟綠燈（沒人車開紅燈），若無行人及行車則維持幹道綠燈，增加幹道綠燈秒數，經測試發現離峰及夜間幹道車輛空等率可減少35%，幹道綠燈秒數可增加79%，預計今年年底可再建置10處。
劉嘉祐說，國內廠商研發透過AI演算進行影像偵測的原理都大同小異，技術也愈來愈成熟，廠商將此技術運用結合在民眾日常的交通狀況，等同讓交通號誌更加智慧化，如內湖科學園區也是透過動態號誌收集內湖道路交通狀況，北市府目前已與部分廠商合作，至於經費則是透過交通部補助。（許敏溶、林媛玲／台北報導）
人工智慧（AI）運用越來越廣泛，中研院團隊日前開發出世全球最快、最準的物件偵測演算法(YOLOv4)，可即時辨識車輛，合作的桃園市政府已從7月起進行道路測試，透過即時影像辨識，依車流量調整紅綠燈號變換、秒數，等於利用AI系統控制交通號誌，彷彿「AI交警」，預計9月在桃園正式上路，尖峰時刻車流量可望提升2至3成。北市也在文林北路測試AI影像偵測，幹道沒人車增綠燈秒數，估可減少35%空等率。
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AI交警桃園測試中，最快9月上路。此圖攝於桃園，可即時偵測車輛、停等車列、車速。中研院提供
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AI交警測試計畫在桃園執行中，即時偵測車輛、停等車列、車速。中研院提供
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